image for lesson 70.png
İşletmeler için ölçeklenebilir bir depolama sistemi, depolama ve yapay zeka modelleri arasında sorunsuz veri akışı sağlıyor. Fotoğraf: Midjourney

Yapay zekâ, işletmelerin verileri depolama ve bunlara erişme biçimini değiştiriyor. Bunun nedeni, geleneksel veri depolama sistemlerinin aynı anda birkaç kullanıcıdan gelen basit komutları işlemek üzere tasarlanmış olması, oysa milyonlarca ajana sahip günümüz yapay zekâ sistemlerinin sürekli ve paralel olarak büyük miktarda veriye erişmesi ve bunları işlemesi gerekliliğidir.

Geleneksel depolama sistemleri artık birçok karmaşık katmana sahip ve bu durum yapay zekayı yavaşlatıyor çünkü veriler, yapay zekanın "beyni" olarak kabul edilen grafik işlemciye (GPU) ulaşmadan önce birden fazla katmandan geçmek zorunda kalıyor.

MIT mezunu Michael Tso ve Hiroshi Ohta tarafından kurulan Cloudian, veri depolamanın yapay zeka devrimine ayak uydurmasına yardımcı oluyor. Şirket, işletmeler için ölçeklenebilir bir depolama sistemi geliştirerek, depolama ve yapay zeka modelleri arasında sorunsuz veri akışı sağlıyor.

Bu sistem, depolamaya paralel hesaplama uygulayarak karmaşıklığı azaltır ve yapay zeka işlevselliğini ve verilerini, büyük ölçekli veri kümelerini depolayabilen, alabilen ve işleyebilen, depolama ile hem GPU'lar hem de CPU'lar arasında yüksek hızlı doğrudan bağlantıya sahip tek bir paralel işlem platformunda birleştirir.

Cloudian'ın entegre depolama ve bilgi işlem platformu, ticari ölçekte yapay zeka araçlarının geliştirilmesini basitleştirirken, işletmelere yapay zeka patlamasına ayak uydurabilecek bir depolama altyapısı sağlıyor.

Tso, “Yapay zekâ hakkında insanların sıklıkla gözden kaçırdığı bir şey, her şeyin veriyle ilgili olmasıdır,” dedi. “Yapay zekâ performansını sadece %10 daha fazla veriyle %10 artıramazsınız, hatta 10 kat daha fazla veriyle bile değil; 1000 kat daha fazla veriye ihtiyacınız var. Verileri yönetmesi kolay bir şekilde depolamak ve hesaplamaları doğrudan içine yerleştirerek, verilerin taşınmasına gerek kalmadan, girildiği anda işlenebilmesini sağlamak; işte sektörün yöneldiği nokta bu.”

Nesne depolama ve yapay zeka

Şu anda Cloudian'ın platformu, tüm veri türlerinin (belgeler, videolar , sensör verileri) meta verilerle birlikte tek bir nesne olarak depolandığı bir nesne depolama mimarisi kullanmaktadır. Nesne depolama, yapılandırılmamış veriler ve yapay zeka sistemleri için ideal olan düz bir yapıda büyük miktarda veriyi yönetebilir, ancak daha önce verileri önce bilgisayar belleğine kopyalamadan doğrudan yapay zeka modeline göndermek mümkün değildi; bu da gecikmeye ve yüksek güç tüketimine neden oluyordu.

Geçtiğimiz Temmuz ayında Cloudian, nesne depolama sistemini vektör veritabanıyla genişlettiğini ve verileri anında yapay zeka kullanımına hazır bir biçimde depoladığını duyurdu. Veriler yüklendikten sonra Cloudian, öneri motorları, arama motorları ve yapay zeka asistanları gibi yapay zeka araçlarını desteklemek için verilerin gerçek zamanlı vektör hesaplamalarını gerçekleştiriyor.

Cloudian ayrıca, şirketin GPU'larıyla doğrudan çalışan bir depolama sistemi geliştirmek için NVIDIA ile ortaklık kurduğunu duyurdu. Cloudian, bu yeni sistemin daha hızlı yapay zeka işlemeyi sağladığını ve bilgi işlem maliyetlerini düşürdüğünü belirtiyor.

Tso, “NVIDIA yaklaşık 1,5 yıl önce bizimle iletişime geçti çünkü GPU'lar ancak sürekli bir veri akışı olduğunda işe yarıyor,” dedi. “Artık insanlar, büyük veri bloklarını taşımaktan ziyade yapay zekayı verilere entegre etmenin daha kolay olduğunu fark ediyor. Depolama sistemimiz birçok yapay zeka işlevini entegre ediyor, böylece verileri topladığımız ve depoladığımız yere yakın bir yerde ön ve son işlemden geçirebiliyoruz.”

Yapay zeka tarafından tercih edilen depolama

Cloudian, büyük üreticiler, finans kuruluşları, sağlık tesisleri ve devlet kurumları da dahil olmak üzere dünya çapında yaklaşık 1.000 işletmenin verilerinin değerini en üst düzeye çıkarmasına yardımcı oluyor.

Örneğin, Cloudian'ın depolama platformu, yapay zekayı kullanarak bireysel üretim robotlarında ne zaman bakım gerektiği konusunda karar vermeyi sağlayan büyük bir otomobil üreticisine destek veriyor. Cloudian ayrıca, araştırma makalelerini ve patentleri depolamak için ABD Ulusal Tıp Kütüphanesi ile ve tümör DNA dizilerini depolamak için Ulusal Kanser Veritabanı ile iş birliği yapıyor; bu zengin veri kümeleri, yapay zeka tarafından işlenerek yeni tedaviler veya keşifler üzerine araştırmaları destekleyebiliyor.

Tso, “GPU'lar muhteşem bir itici güç,” dedi. “Moore Yasası, işlem gücünü her iki yılda bir ikiye katlıyor, ancak GPU'lar bir çip üzerinde görevleri paralel hale getirebiliyor, birden fazla GPU'yu birbirine bağlayabiliyor ve Moore Yasası'nın çok ötesine geçebiliyor. Bu ölçek, yapay zekayı yeni zeka seviyelerine taşıyor, ancak GPU'ların tam kapasiteyle çalışmasının tek yolu, işlem güçleriyle eşleşen bir hızda veri sunmaktır ve bunu yapmanın tek yolu da GPU ile verileriniz arasındaki tüm ara katmanları ortadan kaldırmaktır.”

(MIT'ye göre)

Kaynak: https://vietnamnet.vn/cloudian-dua-du-lieu-den-gan-ai-hon-bao-gio-het-2433241.html